import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style({"font.sans-serif": ['Microsoft YaHei', 'SimHei']})  # 显示中文

rn3 = pd.read_csv('../data2.csv', index_col='Date')  # 读取数据
rn3_rets = np.log(rn3.pct_change() +
                  1)  # 计算对数收益率,这里的pct_change是严格的收益率，加了对数以便和正太分布对上
# print(rn3_rets)
# quit()

# plt.figure(figsize=(10, 7))
# 结构网格图，顾明思议是指各个列中对应数据的相对关系，其中对角线上的数据是自身对数收益率的
# 分布图，这里的分布图不是概率密度图，这里可理解成出现次数的直方图，
# 这里千万要注意了，除了对角线上的，剩下的图也是分布图，是可以清晰的看出分布关系的图
sns.pairplot(rn3_rets.dropna())
plt.show()
